Résumé : La modélisation multi-agent est de plus en plus utilisée pour comprendre les dynamiques des socio-écoSystèmes, faisant intervenir de ce fait de nombreuses disciplines autour d’une ou plusieurs questions. Dans ce papier, nous proposons une méthode de production d’un modèle conceptuel à partir de l’ensemble des modèles conceptuels issus des différents points de vue à la fois des thématiciens et des agents modélisés. Nous proposons également un ensemble de notations pour exprimer ces modèles conceptuels fondés sur les logiques de description et certaines possibilités d’UML. Nous illustrons son fonctionnement et son utilité sur un exemple de ségrégation scolaire.

Résumé : Dans cet article, nous proposons de représenter un phénomène multi-niveaux sous la forme de plusieurs modèles en interaction. Cette vision structure la réflexion en rendant explicites les niveaux de représentation et leurs relations. Pour répondre aux défis de cohérence, causalité et coordination entre ces modèles, nous nous appuyons sur le méta-modèle AA4MM dédié à ce type de représentation. Un phénomène de flocking permet d'illustrer notre propos et de monter l'intérêt de cette approche. Cette démarche pose des bases conceptuelles relativement simples pour aborder une question encore largement ouverte de la modélisation des Systèmes complexes

Résumé : Cet article introduit MINCOR, un algorithme derecuit simulé décentralisé pour le placement de données dans les réseaux pair-à-pair. Il a pourobjectif de réduire l’impact des fautes corréléessur ces Systèmes de stockages. Le placement estréalisé à l’aide d’un systèmes multi-agents trans-formant les documents en nuées d’agents mo-biles. Après une phase de clustering du réseau regroupant les pairs fortement corrélés entreeux, les nuées exécutant MINCOR arrivent àtrouver un placement qui minimise le nombred’agents sur les mêmes clusters. Ce placementest trouvé de manière décentralisée grâce à la capacité d’exploration de l’environnement desnuées. Un ensemble d’expériences ont été réa-lisées sur ce Systèmes lorsqu’il est soumis à desfautes corrélées. Ces expériences montrent que,en pratique, le placement attendu est effective-ment obtenu. Elles montrent également que les nuées exécutant MINCOR subissent moins defautes concurrentes en présence de fautes cor-rélées qu’un simple placement aléatoire.

Résumé : Nous nous intéressons, dans cet article, au problème de formation de coalitions dans lessystèmes multi-agents, en particulier dans lecontexte d’agents qui planifient leurs activitésde façon dynamique. Les agents considérés sontégoïstes et libres de choisir les stratégies leurpermettant de former des coalitions. La plupart des méthodes actuelles de formation de coali-tions ne tiennent compte que des tâches cou-rantes des agents, et relèguent la négociationdes tâches suivantes aux étapes ultérieures duprocessus de coordination. Ces méthodes ne facilitent pas la formation de coalitions puisqueleurs mécanismes ne permettent pas aux agentsd’anticiper leurs futures interactions. Dans cetarticle, nous décrivons et proposons aussi uneanalyse théorique de ce modèle. Ce modèle estensuite testé et évalué.

Résumé : Nous proposons l’usage de systèmes multi-agents pour résoudre des problèmes d’optimisation impliquant des simulateurs numériquescoûteux. Il est alors usuel de remplacer certainsappels aux simulateurs numériques par des ap-pels à des métamodèles. L’idée proposée danscet article est d’assigner les métamodèles adé-quats à chaque sous-région afin de (i) rendre l’optimisation moins coûteuse, (ii) générer uneméthode d’optimisation qui trouve les optimaglobaux et locaux et (iii) fournir une meilleurecompréhension du problème d’optimisation etde son espace de conception. La technique utili-sée est de partitionner l’espace de conception entre divers agents utilisant des métamodèlesdi↵érents pour approximer leur sous-région etse coordonnant pour modifier les frontières deleur sous-région.

Résumé : La simulation à base d'agents est maintenant largement utilisée pour étudier les Systèmes complexes. Cependant, le problème de la définition des agents est toujours posé. Définir des agents complexes capables d'agir de manière réaliste est une tâche difficile. Un paradigme couramment utilisé pour formaliser le comportement de tels agents est le paradigme BDI (Belief-Desire-Intention). Cependant, ce formalisme est peu utilisé en simulation. Une raison est que la plupart des architectures basées sur celui-ci sont très complexes à comprendre pour des non- informaticiens. De plus, elles sont en générales très lourdes en termes de temps de calcul. Dans cet article, nous proposons ici une architecture agent basée sur le paradigme BDI et sur la théorie des fonctionde croyance qui permet de répondre aux difficultés précitées. Nous présentons une application de celle-ci pour la simulation du choix et de la conduite de Systèmes de culture par des agriculteurs. Cette application montre que notre architecture permet de faire tourner plusieurs milliers d'agents simultanément.

Résumé : Les institutions et les normes ont été traités de différentes façons : par la modélisation des dynamiques sociales du point de vue de l’anthropologie du droit avec une multiplicité d’interprétations légales des acteurs, des objets et des actions, en philosophie sur le rôle des définitions dans les institutions à travers les normes constitutives, et dans le domaine des systèmes multi-agents pour spécifier les interactions entre agents à travers une multiplicité de rôles. Nous proposons dans ce papier une synthèse permettant de traiter conjointement la multiplicité des interprétations, des normes constitutives et des structures de rôles. Nous proposons également une spécification de systèmes multi-agents institutionnels spatialisés, montrant sa capacité à rendre compte syntaxiquement et sémantiquement de cette synthèse. En particulier, nous montrons comment cette multiplicité interprétative structure l’espace en autant de territoires.

Résumé : Les simulations à base d’agents (MABS) ont été utilisées avec succès pour modéliser des Systèmes complexes dans de nombreux domaines. Néanmoins, un problème des MABS est que leur complexité augmente avec le nombre d’agents et de types de comportements différents considérés dans les modèles. Pour des Systèmes de taille moyenne à grande, il est impossible de valider,voire même d’observer simplement les trajectoires des agents individuels lors d’une simulation. Les approches de validation classiques, où seuls des indicateurs globaux sont calculés, sont trop simplistes pour permettre d’évaluer le modèle de simulation avec un degré de confiance suffisant. Il est alors nécessaire d’introduire des niveaux intermédiaires de validation et d’observation. Dans cet article, nous proposons l’utilisation de la classification automatique de données (clustering) combinée à la caractérisation automatisée de clusters pour construire, décrire et suivre l’évolution de groupes d’agents en simulation. La description de clusters est utilisée pour générer des profils d’agents qui sont réintroduits dans les simulations avec l’objectif d’étudier la stabilité des descriptions et des structures des clusters sur plusieurs simulations et de décider de leur capacité à décrire les phénomènes modélisés. Ces outils permettent au modélisateur d’avoir un point de vue intermédiaire sur l’évolution du modèle. Ils sont suffi- samment flexibles pour être appliqués à la fois hors ligne et en ligne comme le montrent les analyses réalisées à la fois sur des simulations Netlogo et sur des logs de simulations.

Résumé : La simulation de comportements humains nécessite la prise en compte des émotions au sein du processus de décision. Récemment, la thématique de la contagion émotionnelle a émergé pour expliquer un certain nombre de phénomènes collectifs émergents, tels que les comportements de foule ou l’efficacité de groupes dans la résolution de tâches. Dans cet article, nous proposons l’architecture MA/SDEC pour la gestion de l’ensemble des dynamiques émotionnelles. Une émotion évolue grâce à trois influences : la perception d’événements, la dynamique temporelle et la contagion émotionnelle. Dans une approche d’agent incarné, la première influence est sous la responsabilité de l’esprit de l’agent, la seconde sous celle de son corps, et la troisième sous celle de l’environnement. Ensuite, nous proposons une formule de calcul de la contagion émotionnelle pour les cas où la topologie sociale des agents est inconnue. Finalement, nous donnons les résultats d’expérimentations pour valider le modèle et le calibrer.

Résumé : Ce papier présente un modèle de représentation de l’action située dans les Systèmes agricoles. L’idée est de considérer un systèmes multi-agents dans lequel l’environnement constitue l’entité intelligente qui décide à un instant et dans une localisation donnés de l’action à réaliser. Pour cela nous utilisons le concept d’affordance, de stigmergie et une approche multi-agent.

Résumé : Nous présentons une approche systématique del’implémentation du principe stipulant que lestraits de personnalité ont une influence poten-tielle et effective sur le processus de décision ra-tionnelle d’agents cognitifs. L’apport de ce travail se situe au niveau de la couverture du do-maine psychologique traité, de sa généricité parrapport aux modèles d’agents rationnels utili-sés. Surtout, par sa nature déclarative il facilitel’intelligibilité des relations associant les phénomènes psychologiques aux influences sur lecycle de délibération des agents

Résumé : L’utilisation de Systèmes multi-agent appliqués au problème de la généralisation cartographique est une approche intéres-sante, qui donne notamment de bons résultats pour généraliser des zones urbaines denses. Cependant, la question de la simplification de structures particulières comme les aligne-ments de bâtiments n’est pas prise en compte par ces SMA, car l’intégration de telles struc-tures non systématiques pose le problème de l’introduction d’un niveau partiel dans la hiérarchie des agents urbains, ce qui n’est pas prévu dans les modèles actuels. Pour résoudre ce problème, nous proposons d’introduire le concept de structures réac-tionnelles". Dans ce contexte

Résumé : L’approche multi-agent se montre particuliè-rement intéressante pour modéliser, simuler etcomprendre les Systèmes particulaires. Elle per-met, via la modélisation d’entités individuelles,d’étudier leurs interactions ainsi que les phénomènes macroscopiques émergents qui en résultent. Cela pose alors deux difficultés en termed’analyse. La première est de caractériser lecomportement d’un agent au sein d’une simula-tion, quelle que soit sa formalisation, pour pou-voir mener des études comparatives ; et la se-conde est d’étudier la façon dont ce comportement peut influencer, voire générer, un phé-nomène macroscopique. Pour cela, nous propo-sons d’étudier le phénomène d’hystérésis appa-raissant dans le comportement des agents, les-quels sont considérés comme des boîtes noires.L’observation de l’hystérésis permet de caractériser la réaction d’un Systèmes à des stimu-lis perturbateurs. Nous étudions comment cetteperturbation se propage dans une populationet aboutit à l’apparition de propriétés macro-scopiques remarquables. L’étude est menée en comparant différents modèles d’agents conduc-teurs utilisés à des fins de simulation du traficroutier.

Résumé : Afin d’améliorer la validité des simulations detrafic en milieu urbain et péri-urbain, notre mo-dèle multi-agent permet de mieux prendre encompte le contexte de conduite et les comporte-ments des conducteurs en termes d’occupation de l’espace. Plus précisément, il s’agit de pro-duire en simulation des comportements obser-vés en situation réelle tels que les phénomènesde faufilement (2 roues, véhicules d’urgence).L’approche proposée consiste à considérer quechaque conducteur se représente la situation de manière égo-centrée et se réapproprie l’espaceroutier en construisant des voies virtuelles enfonction de ses buts et de ses caractéristiquesindividuelles. Nous montrons que les voies vir-tuelles conduisent à rendre le trafic plus fluide

Résumé : La patrouille multi-agent est un problème com-plexe dont le potentiel applicatif est vaste : dansles simulations à base d’agents, le managementde crises, etc. Dans cet article, nous proposonsdeux stratégies coopératives à base d’enchèressur les nˇuds à visiter. Ces stratégies s’inspirent de la théorie du choix social computationnel,et permettent aux agents de raisonner sur lesperformances du groupe plutôt que sur leursperformances individuelles. Nous montrons queces stratégies présentent des performances si-milaires à celles des meilleures stratégies centralisées actuelles, et sont même meilleures pour certaines mesures

Résumé : Nous nous intéressons à la locomotion degroupes de piétons et cherchons à en caracté-riser la dynamique comportementale. La ques-tion est de comprendre quels processus ex-pliquent les observations obtenues par une expérience de psychologie cognitive. Nous recher-chons par une approche de simulation incré-mentale comment différentes combinaisons decomportements d’attraction, répulsion et coor-dination expliquent nos observations. Nous met-tons en évidence que la composante de coordination joue un rôle plus important que ce quiest rapporté dans la littérature. En nous ap-puyant sur l’approche écologique de la psycho-logie cognitive, nous montrons que les agentsqui coordonnent leur direction de mouvementaméliorent les résultats de simulation. Ceci met en évidence l’existence d’une réelle dynamiquecollective au sein du groupe d’agents.

Résumé : La simulation de comportements émotionnelsest un atout pour un systèmes multi-agents cher-chant à simuler des comportements crédibles. La plupart des modèles computationnels trai-tant cet aspect incluent des catégories d’émo-tion au sein de leur architecture. Afin de pallierles difficultés liées au paramétrage de ces va-riables, le modèle multi-agent COR-E est dôtéd’une architecture ne manipulant pas de catégories d’émotion. Dans cet article, nous pré-sentons une évaluation de ce modèle dans lecontexte d’une file d’attente. Nous montrons queCOR-E est capable de produire des comporte-ments émotionnels crédibles grâce aux proprié-tés de son architecture, telles que l’acquisition et la protection de ressources.

Résumé : Les conflits sont intrinsèques aux systèmes multi-agents (SMA). Dans l’approche argu-mentative, les oppositions sont des citoyens depremière classe. Nous envisageons ici un ensemble d’agents, chacun muni de son propre ar-gumentaire. Les arguments comme les conflitsentre ces arguments sont subjectifs. L’objectifde chacun des agents consiste à enrichir son ar-gumentaire en prenant en compte les argumentset les conflits des autres agents. Nous adoptons ici une approche orientée individu où l’enrichis-sement mutuel des argumentaires émerge desinteractions entre les agents. Pour cela, nousproposons un jeu d’argumentation multi-partiesoù plus de deux agents jouent et observent des coups. Au terme de ce jeu, chaque agent enri-chit son argumentaire à l’aide des arguments etdes conflits échangés. Comme nous le montronsformellement, cet enrichissement est consen-suel. En adoptant une approche centrée indi-vidu, notre modèle est explicatif en rendant intelligible les conflits entre agents